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对于AI深度神经网络主要由许多节点层组成的复杂架构，结果导致大量需要在训练中评估的参数，包括权重、偏差等。相比于简单的架构，更大、更复杂的神经网络需要更多的训练数据满足适当的收敛。 最近，在IEEE论文提出如何可以减少少量数据训练神经网络的新方法，其实，主要通过极坐标空间中的径向变换实现图像增强